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支持向量数据描述（Support Vector Data Description，SVDD）的故障检测（异常检测）程序
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文件大小: 354kb
下载次数: 0
上传时间: 2019-10-16
详细说明： 支持向量数据描述（Support Vector Data Description，SVDD）是一种单值分类算法，能够实现目标样本和非目标样本的区分。故障检测（异常检测）实质上是一种单值分类问题，将正常样本和异常样本区分开来。基于 SVDD 的故障检测（异常检测）流程一般为： 1. 获取正常样本数据集。 2. 训练 SVDD 超球体，获取超球体的相关参数（阈值、支持向量等等）。 3. 计算测试样本到超球体的球心距，通过比较球心距和阈值来判断该测试样本是否为异常样本。 代码主要包括： 1. 应用例子（包含了数据）(demo.m) 2. SVDD的训练函数，获取支持向量和超球体半径（svdd_train.m） 3. SVDD的测试函数，获取测试样本的球心距（svd d_test.m） 4. SMO算法用于快速解决SVDD的Lagrange对偶问题 (svdd_smo.m)
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